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公开(公告)号：CN112949865A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110292470.X
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。
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公开(公告)号：CN112926088B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110292473.3
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。
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公开(公告)号：CN112949865B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202110292470.X
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开一种基于SIGMA协议的联邦学习贡献度评估方法，训练方向各个参与方发送模型和不可篡改的可信执行程序和非交互SIGMA协议及相关参数；参与方利用本地数据集对模型训练得到梯度，运行可信执行程序，提取参与方的梯度，对模型进行更新，并运行测试模块测试新模型的准确率，计算该梯度的贡献度；参与方根据加密算法对梯度编码并加密，发送至训练方；参与方产生一个随机值，使用加密算法对其加密，随后将当前生成的所有密文输入哈希函数沙箱，输出哈希值，并计算出一个承诺；参与方上传承诺、密文和贡献度至训练方，训练方计算出哈希值并验证承诺，若验证通过，则将该梯度密文与其贡献度绑定记录在数据库中。该方法能够实现不泄露隐私的梯度证明。
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公开(公告)号：CN112926088A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110292473.3
申请日：2021-03-18
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的联邦学习隐私策略选择方法，该方法包括：服务器为参与方提供具有不同服务成本的阈值，参与方根据是否满足服务质量、隐私泄露代价等来选择最佳阈值，并由服务器在下一次迭代训练中更新服务成本；服务器通过多次迭代来获得最优的模型参数，以此保持模型长期稳定的服务状态，并提供给参与方。该方法有效避免了参与方“搭便车”等恶意行为，使得服务器可以最大限度地得到服务费用，参与方可以获得长期的优质服务。
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公开(公告)号：CN120011052A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510065894.0
申请日：2025-01-15
Applicant: 广州大学
IPC: G06F9/50 , G06N3/006 , H04L67/1042
Abstract: 本申请涉及服务器集群调度技术领域，尤其涉及一种基于灰狼算法的集群容器调度方法及系统，方法包括以下步骤：S1、获取集群中各个工作节点的资源利用率数据；S2、以全局资源均衡度和节点资源均衡度作为优化目标，采用预设的灰狼算法对集群调度策略进行寻优；S3、根据所述集群调度策略将容器分配到所述工作节点中。本申请在灰狼算法的基础上结合Logistic映射增加种群初始解的多样性，并利用柯西逆累积分布在位置更新中生成随机步长，以及改进基于全局协同度的适应度函数。本申请的集群容器调度方法通过灰狼算法在Kubernetes调度中进行寻优，在灰狼算法中结合Logistic映射和柯西逆累积分布，提升全局搜索能力和收敛速度，确保资源分配的最优性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116738413B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310660997.2
申请日：2023-06-05
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了基于溯源图的反向传播攻击调查的方法、系统及装置，所述方法包括：S1、获取溯源图，所述溯源图节点表示系统实体，边表示系统事件；S2、基于溯源图获取加权溯源图；S3、根据加权溯源图得到攻击场景子图。本发明可以实现基于溯源图的反向传播攻击调查。
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公开(公告)号：CN117294486A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311206749.7
申请日：2023-09-18
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于图嵌入的恶意流量检测方法及系统，其中，方法包括：S1.根据原始流量报文中网络数据包的五元组信息将网络数据包划分为数据包流，对所述数据包流进行预处理得到数据包流的流量信息；S2.基于所述流量信息，以网络数据包的源套接字和目标套接字为节点，以套接字之间的流量为边，以流量信息为边的属性构建属性图；S3.对属性图进行嵌入学习，通过图神经网络GNN迭代传播来自邻居节点的嵌入，利用边缘图注意网络，通过递归嵌入式传播和基于注意的聚合提取图嵌入信息，对GNN模型进行训练；S4.将预处理后流量信息输入到构建的GNN模型中，实现恶意流量检测。本发明提高了恶意流量检测地面性能。
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公开(公告)号：CN116992463A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310782231.1
申请日：2023-06-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本公开提供了一种面向联邦学习的轻量级密文模型贡献度评估方法及系统，方法包括：中心服务器对所有用户分组，分组信息发送给用户；在分组中选择一个第一用户，第一用户选择一个随机数作基数；中心服务器获取从第一用户开始，所有用户将预噪声添加到基数中得到的基数与所有预噪声的和；中心服务器通过第一用户减去基数得所有预噪声的和并告知分组中用户；分组中用户使用所有预噪声的和对预噪声修正得噪声，添加到模型中得噪声模型；中心服务器接收用户根据所在分组生成的噪声模型，对噪声模型进行分组聚合和贡献度评估，根据评估结果处理相应的用户和噪声模型。本公开可确保密文数据生成效率和可用性，提高用户和模型管理精细度。
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公开(公告)号：CN115174160B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202210677928.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 广州大学
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于流级和主机级的恶意加密流量分类方法及装置，方法包括下述步骤：获取加密流量样本集，提取主机级特征和多个不同类型的流级特征；所述主机级特征提取自主机产生的所有流量包；所述流级特征提取自三次握手和四次挥手之间的所有数据包；所述流级特征包括统计特征和序列特征；将主机级特征使用RandomForest算法进行处理，输出主机级特征的分类概率；将多个不同类型的流级特征以流的序号为主键拼接后使用XGBoost算法进行处理，输出流级特征的分类概率；基于主机级特征的分类概率和流级特征的分类概率确定最终的恶意加密流量分类结果。本发明不需要对加密数据包进行解密，只需根据数据包的可观察特征就能适用于恶意加密流量的分类。
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公开(公告)号：CN116861478A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310687003.6
申请日：2023-06-09
IPC: G06F21/62 , G06F16/35 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , H02J13/00
Abstract: 本发明提供了一种隐私保护的异构电力数据协同分析方法，服务器通过采用交互式注意力机制捕捉客户端多模态数据中的关联信息，再将高度相关的多模态数据共同建立模型。模型训练和发布的过程中利用差分隐私机制保护模型构建中客户端数据的隐私信息，能够有效防止服务器或者其他潜在攻击者发起的重建攻击和推断攻击，提高良好的用户隐私保护效果；同时基于本发明所提出的一种对称交叉熵损失函数，通过结合交叉熵损失和反向交叉熵损失，减少差分隐私噪声对模型的影响，提高模型的准确率和可用性。
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